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      <title>数据结构 - 学习卡片</title>
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        <h1>数据结构 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">数组和链表在数据操作效率上各有什么优缺点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">数组的优点是随机读取效率高，因为其存储空间连续；缺点是插入和删除效率低，因为需要移动元素。链表的优点是插入和删除速度快，扩展灵活；缺点是查询效率低，不能随机查找，需要从头遍历。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「数组特点」与「链表特点」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">哈希表（散列表）是如何实现快速访问记录的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">哈希表通过一个叫做“散列函数”的映射函数，将关键码值(Key value)直接映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「Hash结构」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">什么是哈希冲突？文档中提到的“拉链法”是如何解决这个问题的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">哈希冲突是指当插入一个元素时，其根据哈希函数计算出的地址已经被其他元素占用的情况。拉链法通过将哈希表的每个位置看作一个指针，指向一个链表的头，将被分配到同一个索引上的多个节点用这个单向链表串联起来，从而解决冲突。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「Hash冲突/碰撞」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">二叉搜索树在什么情况下会丧失其效率优势，变成类似于链表的数据结构？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">当对二叉搜索树进行有序数据存储时，它会退化成一个链表，导致其插入和查询效率降低。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「二叉搜索树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">相较于AVL树的“绝对平衡”，红黑树在平衡策略上有什么不同，这带来了什么优势？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">AVL树是“绝对的平衡”，每次操作都需维持树的严格平衡，导致自旋次数多。红黑树强调的是“相对平衡”，它放弃了绝对平衡，从而减少了插入和删除时自旋的次数，提升了整体性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「红黑树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">B树的出现是为了解决红黑树等二叉树面临的什么核心问题？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">随着节点增加，红黑树等二叉树的深度会越来越高，导致IO次数增多。B树通过让每个节点可以存放多个子节点，从而有效降低树的高度，减少IO次数。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「B树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">B+树与B树在数据存储位置上最核心的区别是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">B+树的非叶子节点（根节点和枝节点）只保存索引，不存储实际数据，所有数据都保存在叶子节点中。而B树的每个节点都包含主键、数据和指针。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「B+树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">为什么说B+树比B树的磁盘读写代价更低，更适合用作数据库索引？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">因为B+树的内部（非叶子）节点不存储具体信息指针，只存关键字，所以其节点相对B树更小。这使得一个磁盘块（数据页）能容纳更多的关键字，一次性读入内存的索引信息就更多，从而降低了IO读写次数。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「B+树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">B+树的结构是如何优化区间查询效率的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">B+树的所有数据都存储在叶子节点中，并且每个叶子节点都有一个指向相邻叶子节点的指针，形成了一个有序链表。这使得在进行区间查询时，只需要扫描叶子节点层级的链表即可，而不需要像B树那样进行中序遍历。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档中「B+树」部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
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